Gulimall商城系统：商品上架与检索策略分析

"09、商城业务1 - 商品上架与检索优化" 在电子商务领域，商品上架和检索是核心业务之一。本章节主要探讨的是如何在Gulimall商城系统中进行商品上架操作，以及如何优化商品检索的效率和性能。 首先，商品上架涉及到商品Mapping的设计。在考虑是否将商品信息存储为SKU或SPU时，需要综合考虑检索需求和数据量。SKU（Stock Keeping Unit）代表库存单位，通常包含具体的价格、库存等信息，而SPU（Standard Product Unit）是标准化产品单元，包含了产品的基础属性，如品牌、型号等。在进行全文检索时，通常需要基于SKU的标题进行，因此需要保存SKU的信息。然而，如果直接将所有SKU的详细信息存储到搜索引擎（例如Elasticsearch，ES）中，可能会导致字段过多，影响性能。另一方面，如果只存储SPU信息，对于具有多个SKU的同一产品，检索时可能需要多次查询，增加数据传输量。 考虑到性能和数据一致性，一种可行的方案是将SPU和其关联的SKU信息分开存储。SPU和其属性在一个索引中，而SKU信息在另一个独立的索引中。然而，这种设计可能导致在检索商品时，需要分别查询两个索引，增加复杂性。例如，当用户搜索“手机”时，系统需要找出所有匹配的SPU，然后进一步获取其对应的SKU信息，这在高并发情况下可能导致大量数据传输，影响系统响应速度。 为了解决这个问题，可以采用一种折中的策略，即在商品Mapping中同时存储SPU和部分SKU的关键信息。例如，每个商品文档可以包含SKU的ID、SPU ID、标题、价格、图片URL、销售量、库存状态、热度评分、品牌ID、分类ID和品牌名称等字段。使用这样的宽表设计，既能满足快速检索的需求，又避免了数据传输的过大数据量。对于全文检索，可以使用IK分词器进行智能切词，提高搜索精度。 检索语句的构建则涉及到查询参数的模型设计。在构建请求参数时，应考虑用户的搜索习惯和系统的查询效率。例如，可以允许用户输入关键词、选择品牌、价格范围、分类等条件，将这些参数转化为ES查询语句，以精确匹配用户需求。同时，为了处理级联对象如SKU，可以使用ES的nested模型，尽管它可能会带来一定的性能损耗，但在合理的设计下，仍能保持较好的检索性能。 商城业务中的商品上架和检索优化是一个平衡数据量、检索性能和用户体验的过程。通过精心设计商品Mapping，构建高效的检索语句，并优化请求参数模型，可以有效地提升商城系统的整体效能。